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针对当前的多正则表达式匹配算法占用较大的系统资源,且吞吐量较低的问题,在分析典型的正则表达式匹配算法的基础上,提出了一种自适应的多正则表达式分组匹配算法.该算法通过对正则表达式进行高效分组,将相互之间存在交叠且容易引起状态数指数增长的表达式相互隔离;将每个分组构造为一个确定性有限自动机(DFA),按匹配概率大小建立伸展树进行调度.仿真结果表明,该算法不仅大大节省了存储空间,而且吞吐量提高了大约3倍. 相似文献
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针对基于三态内容寻址存储器(TCAM)的报文分类存在范围扩张导致空间利用率较低的问题,提出了一种利用域转换的报文分类算法(DTRM).首先将规则集独立的范围预编码算法中范围规则编码所需的比特数量由2k-1替换为任意值,从而能够利用TCAM中的所有冗余位进行编码,实现新范围域的构建,然后利用范围规则的分布特征,以规则集能够表示为较少的TCAM表项为原则,设计域转换函数,将规则集原始范围域转换为新构建的范围域.报文分类时,利用域转换函数将报文头部转换为新构建范围域中的某一数值或范围,并与TCAM表项进行并行比较,最终得到分类结果.仿真结果表明,与并行报文分类算法相比,DTRM算法的范围扩张因子由1.6减少至1.21,TCAM空间利用率由63%增加至82%,同时支持规则的增量更新. 相似文献
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